AIライティングで成果が出る人、出ない人の違い

私がサービスを考える時、最初に整理すること

ChatGPTをはじめとした生成AIの登場で、記事作成や広告文作成のハードルは大きく下がりました。

今では誰でも数分で、それらしい文章を作れる時代です。

しかし実際に使ってみると、

「それっぽいけど刺さらない」

そんな経験をしたことはないでしょうか。

例えば、チャットボットサービスを開発したとします。

AIに

「飲食店向けの記事を書いてください」

と依頼すれば、それらしい記事は作れます。

しかし飲食店といっても、

・居酒屋

・カフェ

・ラーメン店

・焼肉店

では関心事も課題も異なります。

さらに、

・予約対応

・人手不足

・Google口コミ

・原価高騰

など、業界内で頻繁に使われる言葉やテーマをAIに伝えることで、出力される内容は大きく変わります。

つまり、AIライティングで差がつくポイントは文章力ではありません。

AIにどれだけ具体的な情報を渡せるかです。

私自身、業界調査を行う際は、対象となる企業群を収集し、頻出するキーワードや関連テーマを確認します。

その結果をもとに記事や広告文を作成すると、発信内容の粒度を高めることができます。

例えば、

・AIライティングの入力情報として活用する

・広告文作成の参考にする

・SNS投稿のテーマ選定に活用する

・営業メールの切り口を考える

といった使い方が可能です。

AIは高性能です。

しかし、どれだけ高性能なAIでも、入力されていない情報までは理解できません。

だからこそ、AIを活用する時代ほど、ターゲット業界の情報収集が重要になるのかもしれません。

アイデアをサービスへ変える時、私がAIにやってもらっていること